Moser Silva Fagundes

Moser Fagundes is a professor at Federal Institute of Education, Science and Technology of Rio Grande do Sul (IFRS), Campus Feliz. He received a PhD from Universidad Rey Juan Carlos (URJC) of Madrid (Spain) in 2012 and he obtained his MSc degree in Informatics from the Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) in 2007. He graduated in Computer Science at the Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) in 2004. During his PhD course, he has been working as contracted researcher in the AT project (Agreement Technologies) funded by the Ministerio de Ciencia y Innovación (MICINN) of the Spanish Government. In 2010 he received a grant from the Agreement Technologies COST Action (IC0801) to carry out part of his PhD research in the King's College (London). His research interests span from normative multiagent systems, rational norm-aware agent architectures, planning under uncertainty in environments ruled by norms, Markov Decision Processes and Bayesian networks. He is author of publications in journals, books and international conferences.

Moser Fagundes é professor efetivo no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), Campus Feliz. Possui Doutorado em Informática pela Universidad Rey Juan Carlos (URJC) de Madrid (Espanha), Mestrado em Informática pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), onde foi bolsista de Mestrado do CNPq, e graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL). Durante o seu Doutorado, atuou como pesquisador contratado pelo projeto AT (Agreement Technologies) financiado pelo Ministerio de Ciencia y Innovación (MICINN) do governo espanhol. Em 2010, ele recebeu bolsa da European Science Foundation (ESF) através da iniciativa Agreement Technologies COST Action (IC0801) para realizar o doutorado sanduíche no King's College em Londres. Atuando na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, sua pesquisa tem sido focada nos seguintes temas: sistemas multiagente regulados por normas, arquiteturas para agentes normativos, planejamento com informação incerta em sistemas multiagente regulados por normas, Markov Decision Processes e redes Bayesianas.